7 月 21 日，Pivotal 在北京舉辦“應用無憂 Spring 實戰(zhàn)營”，包括 Pivotal 高級技術(shù)總監(jiān) Andrew Clay Shafer、京東金融資深研發(fā)張凡、Pivotal 高級解決方案架構(gòu)師李剛在內(nèi)的多位 Spring 技術(shù)專家，從 Spring 技術(shù)、工具如何幫助開發(fā)者解決業(yè)務轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新中的實際問題出發(fā)，發(fā)表多場精彩演講。

1 使用 Devops 就萬事大吉？未必如此

Pivotal 高級技術(shù)總監(jiān) Andrew Clay Shafer 多年來一直是開源領域的使用者和貢獻者，在構(gòu)建開源業(yè)務和社區(qū)方面頗有見地，因發(fā)表關于 DevOps 和組織學習的論述而出名。作為開場第一位演講嘉賓，他的演講主題是《論 Devops 創(chuàng)新的五大關鍵要素》。

對于企業(yè)來說，只要用到 Devops 就萬事大吉嗎？其實未必如此，從文化、自動化、精益思維、指標與共享這五個 Devops 要素方面，Andrew 進行了一一闡述。他的 PPT 示意圖也非常有意思，把這五個要素比喻為了中國的五行金木水火土。

文化會告訴我們?nèi)绾胃纳?、如何?yōu)化、如何進行工作。Andrew 以一張優(yōu)秀文化和不那么成功文化的對比列表，來闡述為什么文化會決定著 Devops 成功與否。

自動化方面，它與架構(gòu)密切相關。有時候大家會說軟件的一切都要自動化，比如容器、調(diào)度、K8S …的流行就是最好的佐證。演講中 Andrew 也用一張對比圖來進行闡釋。

指標方面，據(jù) Andrew 介紹，在 Spring 社區(qū)，已經(jīng)在做對服務水平進行評估和監(jiān)測的很多工作。

共享方面，有人提出在開發(fā)人員和運營人員之間再單獨配備 Devops 人員，Andrew 認為這并非明智之舉，還是需要建立共享機制，讓大家打破圍墻進行對話。在這方面，Andrew 也特別強調(diào)了社區(qū)力量的重要性。

精益思維方面，它可以包括軟件的方方面面，以上幾個要素都可以歸在精益層面當中。為什么要強調(diào)精益？因為要強調(diào)持續(xù)改善，不斷做得比今天更好。

身為軟件開發(fā)者，Andrew 在演講中還傳授了非常多個體的成功秘訣，比如創(chuàng)新、比如改變你的行為、比如擁抱風險…

2 深度解析 Spring Cloud Netflix-Ribbon

第二位演講嘉賓是京東金融資深研發(fā)張凡，主要是對 Spring Cloud Netflix-Ribbon 進行了深度解析。主要通過一部分代碼講述 Ribbon 如何作用在客戶端來攔截請求，完成負載均衡；默認配置如何生效；怎樣獲得服務列表；有哪些負載均衡算法，并從代碼中找一些負載算法的例子來看 Ribbon 是怎么實現(xiàn)等等。具體來看，他的演講包括這幾個方面：Ribbon 簡介、Ribbon 如何實現(xiàn)客戶端負載、Ribbon 負載均衡行為定義、Ribbon 的負載均衡策略、Ribbon 服務列表的獲取、Ribbon 的重試。

張凡的分享完全從自身工作實踐出發(fā)，干貨滿滿。這里截取幾頁演示 PPT，從中可以看到 Spring Cloud Netflix-Ribbon 的使用情況。

3 分布式跟蹤和 Zipkin 概念及實踐

第三位演講嘉賓是 Spring Cloud OSS 分布式跟蹤技術(shù)員 Adrian Cole，演講內(nèi)容側(cè)重在分布式跟蹤和 Zipkin，Adrian 在 Pivotal 的 Spring Cloud OSS 團隊工作。

當我們部署微服務的時候，微服務會積累越來越多，如果有一個圖表來顯示整體情況，就變得非常重要。對此 Adrian Cole 演示了一個微服務的圖表。看到這個圖大家會覺得很復雜，但是實際情況就是如此，這個實例是從一個 BBS 抓取的。

對此 Adrian Cole 表示，如果你有 15 個以上的服務要同時展現(xiàn)相互關系，就會非常復雜。所以我們需要有服務圖，更需要有具體的儀表板工具。

所謂跟蹤，就是追蹤系統(tǒng)里的請求走到了哪里，追蹤會幫助開發(fā)者做出結(jié)論，了解服務前后的因果關系。當我們進行異步編程的時候，必須要了解真正的因果關系，而不是時間的順延關系。通過分布式跟蹤，所體現(xiàn)出的因果關系就會非?？煽?，這才能讓我們知道延遲的根本原因是什么。

所謂 Zipkin 分布式跟蹤系統(tǒng)，它可以幫助收集時間數(shù)據(jù)，解決在微服務架構(gòu)下的延遲問題；它管理這些數(shù)據(jù)的收集和查找；Zipkin 的設計基于谷歌的 Google Dapper 論文。

隨著微服務架構(gòu)和容器技術(shù)的興起，看似簡單的一個應用，后臺可能有幾十個甚至幾百個服務在支撐；另外當請求變慢或者不可用時，我們也無法得知是哪個后臺服務引起的，這時就需要解決如何快速定位服務故障點，Zipkin 分布式跟蹤系統(tǒng)就能很好的解決這樣的問題。

Zipkin Java 追蹤器中最受歡迎的是 Brava；另外還有 Sleuth，可以做偵查，在搜索和自動追蹤的時候可以使用。此外還有一些開源的追蹤庫，包括 OpenCensus、OpenTracing、OpenTracing、Kamon，這些庫可以相互作用，在網(wǎng)絡上共享數(shù)據(jù)。

4 Spring Cloud Data Flow 概念及演示

第四位演講嘉賓是 Spring Cloud Skipper/Stream/Data Flow committer Ilayaperumal，他主要介紹如何使用 Spring Cloud Data Flow 執(zhí)行數(shù)據(jù)集成和實時數(shù)據(jù)處理流水線，并將它們部署到 Cloud Foundry 和 Kubernetes 等多個平臺。

在演講開始，Ilayaperumal 首先介紹了云原生、微服務、Spring Cloud Data Flow 等概念的內(nèi)涵以及應用場景。

很長時間以來，Spring Boot 一直被我們所關注，Spring Boot 有什么優(yōu)勢呢？Spring Boot 使用了特定的方式來進行配置，從而使開發(fā)人員不再需要定義樣板化的配置。如果你做微服務應用開發(fā)，Spring Boot 會是最佳的選擇，它可以快速、方便、簡單的進行開發(fā)。它提供自動配置功能，如果你做一個數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，如果把數(shù)據(jù)庫開發(fā)的參數(shù)輸入 Spring Boot，它可以協(xié)助你進行開發(fā)。

在消息驅(qū)動的微服務方面， Spring Cloud Data Flow 就是一個最好的例子，它以流為導向，對微服務進行更好的分布。Spring Cloud Data Flow 是一個編排工具，提供流應用，可以持續(xù)性的進行交付。在隨后的演示中，Ilayaperumal 使用 Spring Cloud Data Flow 的 DSL 和 Designer User Interface 展示了在不用編寫任何代碼的情況下，針對常見用例如何組裝數(shù)據(jù)流水線。

此外，Ilayaperumal 還介紹了如何使用 Spring Cloud Skipper 持續(xù)交付這些處理流水線。Spring Cloud Skipper 是一個 CI/CD 平臺，可用于發(fā)現(xiàn)、安裝、升級和回滾多個云平臺上的應用程序。

5 揭秘 Eureka 工作和應用原理

在最后一個演講中，Pivotal 高級解決方案架構(gòu)師李剛介紹了 Spring Cloud Netflix-Eureka 原理以及工作原理。Eureka 作為 Spring Cloud 微服務架構(gòu)中的注冊中心，扮演著重要的角色。演講從源碼角度出發(fā)，詳細介紹了 Eureka 的實現(xiàn)機制。

Eureka 是一個古希臘詞語，含義為我找到了，我發(fā)現(xiàn)了。相傳阿基米德發(fā)現(xiàn)浮力原理的時候，說出了這個詞。在李剛展示的一張 Eureka 架構(gòu)圖中，可以看到 Eureka Server 不同節(jié)點之間的工作原理。

從注冊機制來看，包括保存注冊信息、更新閾值、將新增示例保存到 Queue、清空緩存、復制給其他 Eureka Server 節(jié)點等幾個流程；從 Renew 機制來看，包括找到續(xù)約實例、更新續(xù)約時間、復制給其他 Eureka Server 節(jié)點幾個流程；此外，李剛還介紹了包括 Cancel、Evict 機制。

在 Eureka Server 緩存機制上，Eureka Server 內(nèi)置兩層緩存，readOnlyCacheMap 本質(zhì) MAP，無過期時間；readWriteCacheMap 本質(zhì) Guava 緩存，存在過期時間；通過參數(shù)可以決定是否啟用 MAP 緩存。

在 Eureka Server 節(jié)點復制機制上，Eureka Server 啟動時從相鄰節(jié)點同步已有注冊信息；Eureka Server 接收 register、 renew、 cancel 事件時會將次信息同步給相鄰節(jié)點。

6 一個彩蛋

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